朴素贝叶斯分类
摘要：
朴素贝叶斯分类由条件概率：表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：。得出贝叶斯定理朴素贝叶斯的思想基础是：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。整个朴素贝叶斯分类分为三个阶段： ... 阅读全文
posted @ 2015-10-29 18:23 雨落无痕mei 阅读(299) 评论(1) 推荐(0)
决策树
摘要：
决策树的优势：在构造过程中不需要任何领域的知识或参数设置。决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中... 阅读全文
posted @ 2015-10-28 23:20 雨落无痕mei 阅读(219) 评论(0) 推荐(0)
温习MATLAB
摘要：
1.M文件介绍两种形式：命令式（script）函数式（function）函数式文件主要用以解决参数传递和函数调用的问题，他的第一句以function语句为引导。2.人机交互语句：echo命令：可使文件命令在执行时可见。input，yesinput：输入提示命令keyboard：输入命令，但是遇到此程... 阅读全文
posted @ 2015-10-27 20:25 雨落无痕mei 阅读(79) 评论(0) 推荐(0)
感知机
摘要：
感知机，就是二类分类的线性分类模型，其输入为样本的特征向量，输出为样本的类别，取+1和-1二值，即通过某样本的特征，就可以准确判断该样本属于哪一类。顾名思义，感知机能够解决的问题首先要求特征空间是线性可分的，再者是二类分类，即将样本分为{+1, -1}两类。http://www.cnblogs.co... 阅读全文
posted @ 2015-10-26 21:42 雨落无痕mei 阅读(125) 评论(0) 推荐(0)
回归函数
摘要：
统计回归分析的任务，就在于根据和Y的观察值，去估计函数f，寻求变量之间近似的函数关系。我们常用的是，假定f函数的数学形式已知，其中若干个参数未知，要通过自变量和因变量的观察值去估计未知的参数值。这叫“参数回归”。 阅读全文
posted @ 2015-10-23 22:30 雨落无痕mei 阅读(387) 评论(0) 推荐(0)
图像识别初步
摘要：
《数字图像处理与计算机视觉》第十一章模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，对事物或者现象进行描述，辨认，分类和解释的过程。模式识别方法分类：1.统计模式识别：有相似的样本在模式空间中互相接近，形成集团。器分析方法是根据模式所测得的特征向量。在这里，贝叶斯决策规则从理论上解决了最... 阅读全文
posted @ 2015-10-21 22:03 雨落无痕mei 阅读(249) 评论(0) 推荐(0)
图像特征提取
摘要：
《数字图像处理与计算机视觉》第十章特征提取图像特征提取的标准：1.特征易提取。2.选取的特征应对噪声和不相关转换不敏感。3.试图寻找最具区分能力的特征。1.简单的区域描绘子D=regionprops(L,properties)2.直方图及其统计特征 阅读全文
posted @ 2015-10-20 19:26 雨落无痕mei 阅读(197) 评论(0) 推荐(0)
图像分割
摘要：
学习《数字图像处理与计算机视觉》第九章图像分割 1.图像的不连续性（根据图像灰度的不连续变化分割图像）:边缘检测，边界跟踪，hough变换 2.图像的相似性（根据事先制定的准则将图像分割为相似的区域）：区域生长，区域分裂与合并，阈值分割边缘检测边缘点是指图像中周围像素灰度有阶跃变化的那些像素点，也就... 阅读全文
posted @ 2015-10-19 21:24 雨落无痕mei 阅读(453) 评论(0) 推荐(0)
学习新名词
摘要：
欧式范数:在数学矩阵论里详细介绍鲁棒性:来自不染丹心的博客园鲁棒性（robustness） 鲁棒性就是系统的健壮性。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定... 阅读全文
posted @ 2015-10-19 10:50 雨落无痕mei 阅读(378) 评论(0) 推荐(0)
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